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Quantitative Imaging in Medicine and Surgery（点击查看杂志详情与影响因子）
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取栓术后恶性脑水肿是急性缺血性脑卒中的一种严重并发症，死亡率高达80%。早期识别恶性脑水肿对于及时治疗、缓解症状和提高预后非常关键。但是目前仍缺乏可靠的预测指标。研究发现高密度影像标志物（Hyperattenuated Imaging Markers，HIM）与恶性脑水肿相关。HIM表现为取栓术后即刻的CT检查上颅内出现的高密度区域，其与血脑屏障破坏相关。HIM可用作术后并发症的预测指标，但是既往研究的准确性并不令人满意。
本研究采用先进的影像组学技术和机器学习方法，旨在更有效地识别那些在取栓术后可能面临恶性脑水肿风险的缺血性脑卒中患者。结合HIM的影像组学特征与临床数据，我们构建了一个综合列线图预测模型。该模型在预测缺血性脑卒中患者血管内取栓术后是否发生恶性脑水肿方面展现出卓越的性能，为未来推进模型的实际应用奠定了良好的基础。（论著中文信息由第一作者整理提供，欲览英文原文请扫描下方二维码）
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第一作者：胡声
胡声，浙江大学国际健康医学研究院，国际医学院，医学院附属第四医院，副主任医师，硕士。本科毕业于苏州大学苏州医学院，硕士毕业于浙江大学医学院，英国帝国理工学院附属医院访问学者。擅长呼吸系统和神经系统影像诊断，获得多次国家级和省级MDT比赛第一名。主参国家重点研发专项，主持多项省市级基金项目，主要研究方向为脑血管病和医学人工智能，在国内外学术期刊发表论文多篇，获得多项实用新型专利和发明专利。
通讯作者：傅晶晶
傅晶晶，浙江大学国际健康医学研究院，国际医学院，医学院附属第四医院，神经内科 副主任医师，医学博士，硕士研究生导师，2010年毕业于中南大学湘雅医学院，入职浙江大学医学院附属第四医院神经内科工作至今，现任浙江大学医学院附属第四医院神经内科副主任，长期以来从事脑血管病临床研究，尤其是脑血管病影像相关研究，曾在Translational Stroke Research等杂志上发表SCI论文数篇，主持省部级课题和厅局级课题2项。
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